Cette étude améliore la sécurité de l'apprentissage automatique quantique contre les attaques adversariales grâce à des canaux de bruit et des méthodes de confidentialité.
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La science de pointe expliquée simplement
Cette étude améliore la sécurité de l'apprentissage automatique quantique contre les attaques adversariales grâce à des canaux de bruit et des méthodes de confidentialité.
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Fast-FedUL propose des méthodes rapides pour supprimer des données en apprentissage fédéré tout en garantissant la vie privée.
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De nouvelles méthodes améliorent les processus de suppression des données dans les modèles d'apprentissage automatique.
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KALM4Rec améliore les recommandations pour les nouveaux utilisateurs en utilisant des méthodes basées sur des mots-clés.
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Apprends comment la minimisation des données protège la vie privée malgré l'augmentation de la collecte de données.
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De nouvelles méthodes réduisent les risques de mémorisation dans l'imagerie médicale avec des modèles de diffusion.
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FeMLoc améliore la localisation intérieure en utilisant des techniques d'apprentissage fédéré et d'apprentissage meta.
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Cet article parle de l'impact de la confidentialité différentielle sur la confiance dans le recensement américain.
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Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage continu sans exemplaires en suivant les changements de représentation des classes.
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FedGELA s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données partiellement disjointes par classe.
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Une nouvelle méthode pour l'apprentissage fédéré qui s'attaque aux défis de l'apprentissage continu.
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FedLESAM s'occupe des problèmes de données dans l'apprentissage fédéré pour de meilleures performances des modèles.
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Explorer des méthodes pour sécuriser les infos des patients dans la recherche clinique.
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FedMR s'attaque aux défis de l'apprentissage fédéré avec des données de classes partielles, améliorant la performance du modèle.
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PadFL améliore le partage de modèles et l'efficacité selon les capacités des appareils.
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L'apprentissage fédéré entraîne des modèles tout en gardant les données des utilisateurs privées et sécurisées.
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Les outils IA aident les négociateurs dans des environnements complexes, améliorant l'efficacité et la prise de décision.
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Une méthode pour réécrire des textes tout en protégeant la vie privée des individus.
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Une nouvelle approche améliore la sécurité et les performances dans l'apprentissage fédéré avec la blockchain.
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Une étude révèle comment les applis mobiles influencent nos comportements de voyage.
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Examiner les contributions et les vulnérabilités des clients dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Une méthode pour l'apprentissage machine collaboratif tout en gardant les données privées.
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Nouvelles méthodes pour la collaboration préservant la vie privée dans l'apprentissage fédéré vertical.
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Explorer le contrôle fédéré dans l'apprentissage par renforcement pour que les agents collaborent en toute sécurité.
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Oublier aide à apprendre chez les humains et les modèles de machines, ce qui améliore l'adaptabilité et la performance.
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Une nouvelle méthode améliore la confidentialité des données pour l'analyse de données discrètes.
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SpaFL améliore la communication et le calcul dans l'apprentissage fédéré tout en sécurisant les données personnelles.
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LayerCAM-AE améliore la détection des mises à jour malveillantes dans l'apprentissage fédéré tout en préservant la confidentialité des données.
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La recherche vise à équilibrer la vie privée et la précision dans les méthodes d'estimation de la moyenne vectorielle.
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Les contrefactuels révèlent des trucs intéressants mais posent des risques pour la vie privée en apprentissage automatique.
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Examiner les risques et l'utilisation abusive des grands modèles de langue dans la cybercriminalité.
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Une nouvelle méthode s'attaque aux erreurs sans fil dans l'apprentissage fédéré pour les appareils IoT.
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Cet article parle de la vie privée et des biais dans les algorithmes prédictifs pour des données sensibles.
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Une nouvelle méthode améliore les prédictions des modèles pour une meilleure adaptation sans données sources.
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Un nouveau cadre améliore la création de données synthétiques tout en protégeant les infos personnelles.
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Une nouvelle approche multi-serveurs améliore l'efficacité et la vitesse de l'apprentissage fédéré.
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Cette étude s'attaque aux galères pour désapprendre des données des modèles d'apprentissage automatique.
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Méthodes pour estimer les caractéristiques d'un jeu de données tout en gardant les données individuelles en sécurité.
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